再次來到南京大學計算機學院，周誌華教授的辦公室大門敞開著。
上次一起談過合作的李院長和王主任早早地就等在了這裏。一看到林淵進門，三位學術界的大佬紛紛滿臉笑意地起身迎接。
“林總，快請坐。”李院長熱情地招呼道。
由於雙方已經正式簽訂了聯合實驗室的合同，真金白銀馬上就要入賬，幾人之間的關係自然拉近了許多，少了初次見麵時的試探，多了幾分“自己人”的熟絡。
林淵趕緊走上前，雙手與三位教授一一握手。
寒暄入座後，林淵沒有繞彎子，直接丟擲了一個重磅訊息：“三位教授，其實除了咱們的聯合實驗室，我最近還在京南市郊拿了塊地，正在籌建一個獨立的資料研究中心。”
聽到這話，幾位教授雖然之前在圈子裏聽到過一點風聲，但並不瞭解具體情況。
林淵平靜地說道：“一期我個人投資了3個億，準備先搞一個中型的計算機集群。等第一期平穩運轉後，後續還會繼續追加硬體投入。”
話音剛落，辦公室裡瞬間安靜了下來。三位教授麵麵相覷，眼神中寫滿了深深的震驚。
正常情況下，在2010年這個節點，有魄力、有想法去砸幾個億搞底層算力中心的企業家，不能說寥寥無幾，簡直可以說是幾乎絕跡。
除了像阿裡、騰訊這種體量極其龐大、本身就靠網際網路流量續命的超級巨頭（比如阿裡在這兩年剛開始砸重金搞阿裡雲），普通企業根本沒有這麼大的資金體量，更沒有這樣瘋狂的魄力。
畢竟，在絕大多數外行人眼裏，林淵現在其實是在懸崖邊上走鋼絲。
Ly科技最賺錢的業務是海外遊戲，一天100萬美金流水，看似日進鬥金，一個月也就3000萬美金，一年換算下來不到30億人民幣。
但這30億不是凈利潤，還得扣除高昂的海外渠道分成、伺服器寬頻、研發成本，最後還得給紅杉和IDG這幫投行股東分紅。
而國內的主體專案——聚劃算團購網，每天都在瘋狂燒錢補貼，能維持收支平衡就已經是商業奇蹟了，根本賺不到多少錢。
在這樣的財務結構下，林淵手裏其實還揹著南京市政府特批的3個億銀行貸款。
如果有一天他的江湖地位崩盤了，遊戲流水下滑，這3個億的窟窿他就必須得自己填，拿什麼還？隻能拿這堆正在建的伺服器去抵債。
所以，在很多懂行的旁觀者看來，林淵現在的產業結構其實並不算健康，甚至有些入不敷出，缺乏一個絕對穩固的國內護城河來支撐這麼龐大的利潤點。
現在他拿著救命的現金流跑去建連個盈利模式都看不見的資料中心，還要砸錢搞校企合作，簡直就是瘋子的行徑。
但是，別人看不懂，林淵自己卻再清楚不過。因為他是一個從未來回來的人，他比這個時代的所有人都清楚，未來的世界，絕對是人工智慧（AI）與深度演演算法模型的天下。
誰掌握了算力，誰就掌握了下一個十年的入場券。
林淵今天來，就是為了搞清楚一件事。
“三位教授。”林淵目光誠懇地看向他們，“我雖然也懂點底層程式碼，但在大型實驗室的頂尖硬體裝置採購上，我那點常識肯定不如各位專家。咱們這個實驗室如果想出世界級的成果，到底需要配備什麼級別的裝置？”
李院長沉吟了一下，率先開口：“如果要搭建穩定的底層運算環境，我們院裏之前的設想是，主要採購惠普或者IBM的塔式企業級伺服器，求個安穩。”
周誌華教授跟著補充道：“小林，既然你有自己的資料中心，我們的建議是上國產的‘曙光’係列刀片伺服器集群。做咱們這種機器學習的演演算法模型，傳統的CPU陣列在並行處理上是業內最成熟的方案。”
林淵聽完，搖了搖頭問：“傳統的CPU算力上限太低了。既然咱們要搞最前沿的底層演演算法，為什麼不直接搭建GPU顯示卡算力集群？”
王主任嘆了口氣，解釋道：“林總，你可能對目前的硬體市場不太瞭解。我們不是沒想過用GPU，但是英偉達（Nvidia）今年剛推出的新一代架構，存在很嚴重的質量問題。”
“是的。”周誌華接話道，“他們這一代核心的漏電率和發熱量大得離譜，簡直就是個火爐。如果我們在實驗室裡滿載高併發跑上幾天，不僅散熱是個大麻煩，甚至有直接燒毀主機板的風險，這採購成本誰吃得消？所以大家現在都不建議搞英偉達，還是買曙光穩妥。”
林淵若有所思地點了點頭：“原來是這樣。發熱和次品率確實是個大問題。但除了硬體本身，英偉達的CUDA平行計算架構生態，目前在市麵上是不是沒有任何替代品？”
周誌華有些驚訝於林淵對專業名詞的敏感度，點頭確認：“確實，單論平行計算框架，CUDA確實是目前最好的選擇。但硬體缺陷擺在那，沒辦法硬上。”
林淵笑了笑：“如果隻是發熱問題，我們可以在機房基建的時候，直接拋棄傳統的風冷，引入定製的液冷機櫃係統。同時，我這邊可以帶人寫一套底層的功耗牆限製指令碼，通過軟體層麵在它臨界過熱前自動降頻排程。這樣就能完美規避燒毀風險。”
這下輪到對麵三個人震撼了。
李院長瞪大了眼睛：“林同學……你連機櫃液冷散熱和顯示卡底層驅動排程都懂？這種技術性的難題，你真的可以解決嗎？”
林淵笑著說，“其實我也不知道，反正試試看吧，正好我馬上要去美國簽一下合同。這批裝置我打算直接去矽穀，找英偉達原廠採購，專門定製一批企業級的Tesla加速卡，絕對比市麵上的民用顯示卡靠譜得多。”
周誌華若有所思地看了一眼林淵：“不要太為難自己。如果你真的能把這個問題解決，那麼小林同學，你可是牛大發了，你可比我們這幾個人加起來都要厲害。”
隨後，雙方又在底層架構以及技術難題各方麵探討了一會，尤其是液態製冷這個超越時代的概念著重瞭解了一下。
因為在2010年，液冷技術還是比較超前的構想。並不像後世已經非常成熟，在林淵那個年代。屬於是家用都可以用液冷的方式解決主機過熱的問題。
哪怕強如阿裡，此時用的還是風冷。
一場交流下來，雙方都極度滿意。
幾位教授此時的心情簡直可以用澎湃來形容。他們做夢都沒想到，林淵搞的那個資料中心，居然是衝著最前沿的高併發算力和GPU集群去的。
這相當於直接把南京大學計算機學院的後花園給建到了世界頂配級別！
要知道，南京本地一直沒有這種大規模的商業算力中心，更沒有哪家企業願意不計成本地給高校做這種硬核支撐。
林淵是破天荒的第一個。
教授們此時越發覺得林淵這個年輕人不僅有錢，而且懂行、有遠見，合作的誠意簡直拉滿了。
臨走的時候，周誌華把林淵送到樓下，十分鄭重地拍了拍他的肩膀。
“小林，你這次去美國簽合同，如果行程安排得過來，我強烈建議你去一趟史丹福大學。”周誌華頓了頓，回憶著說道，“斯坦福計算機繫有一位非常牛的華裔教授，叫吳恩達。他在深度學習和人工智慧領域的研究絕對是世界頂尖的。”
林淵心裏猛地一震。
吳恩達！他當然聽過這個名字。後世穀歌大腦（GoogleBrain）的締造者，百度AI崛起的首席科學家，人工智慧領域絕對的神級大佬！
周誌華繼續說道：“我跟他有過幾封郵件的學術交流。你這次去，我給你寫封推薦信引薦一下。以你對底層演演算法和算力中心的這種戰略眼光，如果你能和他當麵交流交流，看看能不能學到點東西，對咱們實驗室未來的發展絕對大有裨益。”
林淵深吸了一口氣，鄭重地點了點頭：“周教授您放心，這封推薦信我一定帶到。如果有機會，我一定跟這位前輩好好學習一下。”
【再次感謝沉醉大佬的禮物，這章將近3000字，是孝敬給您的。給你擦皮鞋，其他人給我擦皮鞋。】
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